¿Cuáles son las diferencias entre los modelos de regresión lineal y logística?

2 Fundamentos Logísticos

La regresión logística, por otro lado, se ocupa de situaciones en las que el resultado es categórico, típicamente binario, como "sí" o "no", "ganar" o "perder". En lugar de ajustar una línea, la regresión logística se ajusta a una función logística en forma de "S", que predice la probabilidad de que ocurra el resultado. Este modelo es útil cuando está interesado en las probabilidades de que ocurra un evento como resultado de varios factores, y genera valores entre 0 y 1, que representan estas probabilidades.

3 Supuestos del modelo

Los supuestos en los que se basan los modelos de regresión lineal y logística también difieren. La regresión lineal asume que existe una relación lineal entre las variables, homocedasticidad (Varianza constante de errores), independencia de errores y errores normalmente distribuidos. La regresión logística no asume una relación lineal entre las variables dependientes e independientes, ni requiere que los términos de error se distribuyan normalmente, lo que la hace más flexible para ciertos tipos de datos.

4 Interpretación de salida

La interpretación de los resultados de los modelos de regresión lineal y logística requiere la comprensión de sus distintos resultados. En la regresión lineal, la salida es el valor predicho de la variable dependiente. Para la regresión logística, el resultado es la probabilidad de que la variable dependiente sea de una categoría u otra. Esta diferencia significa que, si bien se pueden interpretar directamente los coeficientes en la regresión lineal como el cambio en la variable dependiente para un cambio de una unidad en una variable independiente, los coeficientes de regresión logística se relacionan con los odds ratios.

5 Casos de uso

La selección entre la regresión lineal y la regresión logística depende en gran medida de los datos y de lo que se intenta predecir. La regresión lineal es ideal para predecir variables continuas, como la previsión de cifras de ventas. La regresión logística se elige para los resultados binarios, como determinar si un correo electrónico es spam o no. Comprender cuándo utilizar cada modelo es crucial para un análisis preciso de los datos y para tomar decisiones informadas basadas en modelos predictivos.

6 Implementación de software

En la práctica, se puede implementar tanto la regresión lineal como la logística utilizando paquetes de software estadístico. Por ejemplo, en R, puede usar el comando Lm() función para la regresión lineal y GLM() Función con la familia establecida en "binomio" para la regresión logística. Estas funciones proporcionan una amplia salida que se puede utilizar para evaluar el ajuste del modelo e interpretar los resultados, lo que le permite aplicar estos modelos a los datos de forma eficaz.

7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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